本書特色：
◎本書提供HLM範例資料檔、SPSS操作方式和報表解釋，使學習者容易上手。
◎配合步驟說明與範例練習，兼顧HLM基本理論與實務操作方法。
◎使用新版SPSS V25操作，並附上練習題，學習效果更佳。
◎適用在財務金融、會計、公共衛生、生物醫學、工業工程、土木、醫學管理、航運管理、公共行政、人管、生產管理、行銷管理、教學心理、風險管理、社會學、法律學、經濟學等領域。

隨書附贈資料檔光碟

在自然與社會科學領域中，許多資料與研究設計都具有「階層」的性質。隨著研究方法的複雜化，應用多層次模型來分析資料的機會也逐漸增加，以彌補傳統單層次分析的不足。而SPSS的運用在各領域已深受肯定，因此在學位論文的撰寫、統計研究方面，了解多層次分析及SPSS的運用成為不可或缺的能力！

本書介紹的多層次分析內容，包含多層次分析法、獨立樣本、重複測量、Moderated 迴歸方程式、多層次模型之方程式解說、多層次模型SPSS實作、中介模型、調節及干擾變數與階層性迴歸。透過統計軟體SPSS操作，結合理論、方法與統計從基礎統計知識引導，學習效果更顯著！

作者介紹張紹勳

學歷：國立政治大學資訊管理博士
現任：國立彰化師大專任教授
經歷：致理技術專任副教授

林秀娟

學歷：國立臺灣師範大學教育心理研究所碩士
現職：臺北市立成功高中專任教師譯者介紹

Chapter01 多層次分析法：HLM
1-1多層次模型( 階層線性模型HLM) 的興起
1-1-1多層次模型的興起
1-1-2單層次：多元迴歸分析(OLS) 之重點整理
1-2什麼是多層次分析法？
1-2-1階層線性模型(HLM) 之由來
1-2-2多層次模型之重要性
1-2-3傳統單層次OLS 分析巢狀(nested) 資料，會出什麼問題？
1-2-4脈絡變數(contextual variables)vs. 總體變數
1-3 多層次分析之模型界定
1-3-1多層次模型之示意圖
1-3-2多層次模型之假定(assumption)
1-3-3隨機截距vs 隨機斜率之4 種關係
1-3-4a隨機係數模型之3 種設定(random coefficient modeling)
1-3-4b雙因子隨機係數之3 種設定解說
1-3-5多層次資料結構：平減(centering) 即離差分數(deviated scores)
1-4模型設定／建構的步驟
1-4-1模型設定的步驟
1-4-2如何提升多層次分析法的嚴謹性
1-5變數中心化(centering)、交互作用項(Z×A) 具多元共線性疑慮
1-5-1為何總平減(grand-mean centering) 可克服多元共線性之問題
1-5-2交互作用項(Z*A) 會導至多元共線性之嚴重問題：心臟科
1-5-3變數中心化(centering variables)/ 平減
1-5-4中心化(centering)／平減的時機
1-5-5中心化(centering) 的類別
1-6線性混合模型：多層次分析入門(mixed, xtmixed 指令)
1-6-1線性混合模型(linear mixed model) 之方程式

Chapter 02 獨立樣本ANOVA、重複測量(MIXED指令)、Moderated 迴歸方程式
2-1變異數分析(ANOVA) 之簡介
2-1-1 ANOVA【基本概念】
2-1-2 ANOVA【重點整理】
2-2 one way ANOVA 分析
2-2-1 one way ANOVA：四種教學法的教學效果比較(oneway 指令)
2-2-2單因子ANOVA：A 因子( 四組) 在連續變數Y 的平均數比較
(oneway、oneway /contrast、oneway /posthoc、unianova /print =etasq.、oneway /polynomial 指令)
2-3 two way ANOVA 分析：Moderated 迴歸方程式
2-3-1 two way ANOVA：教室氣氛(a) 和教學方法(b) 對學習成就(y)：交互作用項(MANOVA 指令)
2-4 單層次：重複測量的混合效果模型(mixed effect model for repeated measure) 2-4-1重複量測(repeated measurement)ANOVA 的重點整理
2-4-2重複測量ANOVA 之主要效果/ 交互效果檢定(雙層MIXED vs.單層GLM 指令)
2-5...